长短时记忆网络的分类代码

以下是基于Python和Keras框架的长短时记忆网络的分类代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(100, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test))

# 评估模型
_, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Accuracy: %.2f' % (accuracy*100))

其中，`X`是输入数据，`y`是标签数据。在这个例子中，我们使用了一个有100个神经元的LSTM层，以及一个具有sigmoid激活函数的输出层。我们使用二元交叉熵作为损失函数，并使用Adam优化算法进行模型训练。最终，我们通过评估在测试集上的准确性来度量模型的性能。